Emergency Department Nurses Attitudes Toward Barcode Medication Administration
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Barcode medication administration (BCMA) has been widely implemented in the inpatient setting of hospitals throughout the United States, resulting in lower medication administration errors. Understanding nurses’ attitudes toward BCMA in the Emergency Department (ED) may assist administrators with creating implementation strategies that will improve medication administration process turnaround time and remove barriers to use ensuring increased compliance and improved patient safety. Methods: The aim of this descriptive research study was to identify Emergency Department nurses’ attitudes towards acceptance of this technology, based on the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT). Data collection was carried out using an online, cross-sectional survey of nurses (n=55) who were members of the National Emergency Nurses Association of Canada. Results: The results demonstrated that two-thirds of those surveyed had approximately one year of experience with using BCMA technology. More positive attitudes were found in the following domains: behavioral intent, anxiety, and self-efficacy. Neutral attitudes were perceived regarding facilitating conditions, social influence, and effort expectancy. The most negative attitudes were expressed regarding attitude toward technology and performance expectancy. Conclusions: The results of this study allow us to conclude that the ED nurse perceived BCMA as easy to master and use and not intimidating or anxiety producing; however, they do not perceive it as useful nor do they perceive it to improve their proficiency or productivity. It is recommended that future studies be conducted on larger samples and also on participants that have had more experience using this technology. Keywords: Barcode Medication Administration, Emergency Department, Medication Administration, Attitudes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».